CASE / PERFORMANCE CASE / PERFORMANCE [不動産][BtoCマーケティング]個人データからエリアのポテンシャルを把握し、新規進出地域の選定に活用

クライアントプロフィール

業種 不動産
商材 シニアレジデンス
商材単価 入居時4,500万円

背景・課題

・シニアレジンデンス(高級老人ホーム)の建設を予定しており、複数の候補地のなかから、最も集客力のある候補地を選定したいと考えていた。 そこで、各候補地の潜在ターゲット数を割り出し、入居者を効率的に確保できる候補地を選定しようと考えていた。
・国勢調査などのマクロデータの重ね合わせでは、ターゲットを把握できないため、消費者データでより正確な分析を行いたいと考えていた。

解決策

ランドスケイプの消費者データベースから、ターゲット(65歳以上と同居する富裕層世帯)を抽出し、各候補のポテンシャルを算定しました。

【建設候補地の選定】
・複数の建設候補地、および競合の候補地それぞれを地図上にマッピングし、各候補地から鉄道を利用した場合の30分移動圏内と60分移動圏内を算出しました。 この移動圏内を商圏として、商圏内の65歳以上と同居する富裕層世帯数を割り出し、候補地ごとのポテンシャルを診断し、最も集客力のある候補地を決定しました。

・また、通常のエリアマーケティングであれば、候補地選定の後はポスティングや折込広告によって集客を行いますが、今回のエリアマーケティングの基礎は消費者データであるため、 そのままターゲットデータを抽出し、ピンポイントでのアプローチを行いました。

富裕層世帯


【集客方法】

・ランドスケイプの過去の経験から、オファーは内覧会(失敗事例)よりも老後の暮らし方やシニアレジンデンスの選び方といった一般的なセミナー(成功事例)の方が、 営業色が弱く、ターゲットのレスポンスハードルを下げることができるという知見があったため、セミナー集客という手段を採用しました。

【消費者データの利用】
・シニアレジデンスのマーケットを把握するとき、通常、国勢調査などの統計データを用いて、「65歳以上の多いエリアでかつ富裕層の多いエリア」といったように、2つの属性を絞り込みをかけます。 しかし、この方法は正確ではありません。富裕層が多く、高齢者が多いエリアが、必ずしも富裕層の高齢者が多いエリアを意味しないからです。

・例えば、下の図に示したようなエリアを想定してみて下さい。ここでは単純化して10人のエリアを想定します。10人のエリアで5人以上いれば「多い」と断定できるとします。 黄色の人が富裕層で、灰色の人は非富裕層です。数字は年齢を示しています。このエリアは富裕層が5人いますし、高齢者(65歳以上)も5人います。5人以上いれば「多い」と断定できたので、 このエリアは富裕層が多く、かつ高齢者が多いエリアです。しかし、富裕層の高齢者は一人もいません。 このようにマクロデータの重ね合わせでは実は複数属性の把握はできないのです。一方、消費者データベースは個人単位のデータ(ミクロデータ)ですので、両属性の重ね合わせでの抽出が可能になります。

消費者データ

ランドスケイプを選んだ理由

富裕層マーケティングに活用できる独自データベースを保有していること。
富裕層をはじめとして、様々な属性をもったデータベースを保有しており、複数属性の掛け合わせが可能であること(複数属性での抽出例:同一世帯に富裕層と高齢者が存在している件数を抽出)。


結果

・建設候補地ごとの地域特性が把握でき、潜在顧客が多いエリアを特定することができた。
・候補地の商圏内での潜在顧客数の分散傾向を把握することで、候補地決定後、重点的に宣伝すべきエリアを把握することができた。



>>関連サービス
消費者/個人情報データベース
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